Un modèle de proxy est une sous-classe d`un modèle de définition de table de base de données. En général, la création d`une sous-classe d`un modèle entraîne une nouvelle table de base de données avec une référence à l`héritage table-multi-table du modèle d`origine. Ces dernières années, les techniques de modélisation par procuration sont devenues des composantes cruciales des modèles d`immobilisations des assureurs-vie, ces modèles étant utilisés pour fournir des approximations aux valeurs des passifs dans différents scénarios de risque, qui sont ensuite utilisés dans le calcul du capital Exigences. Les modèles de procuration doivent être «montés» au modèle de responsabilité réelle, et une approche particulièrement puissante à ceci est la technique de Monte Carlo (LSMC) des moindres carrés. Les avantages de la LSMC ont été bien documentés, mais il y a eu moins de discussions sur les différentes sources d`inexactitude, ou «erreur», qui peuvent être incorporées dans le modèle de procuration ajustée. Comprendre ces erreurs et comment chacun peut être quantifié et atténué est un élément clé du processus de modélisation de proxy. Un modèle de proxy ne pas obtenir sa propre table de base de données. Au lieu de cela, il fonctionne sur la table d`origine. Un problème connexe est le surajustement; Si une fonction trop complexe est utilisée dans ce processus, cela pourrait atteindre une très bonne correspondance avec les données de raccord, mais avoir une puissance limitée pour prédire la valeur des passifs dans d`autres scénarios. Cela peut être évité en ajustant le modèle de proxy à l`aide de métriques d`adéquation de l`ajustement qui pénalisent la complexité telle que le critère d`information Akour ou bayésienne (AIC ou BIC), et en mesurant les performances du modèle par rapport à un jeu de données de validation hors échantillon. Le cas d`utilisation pour les modèles de proxy, j`ai trouvé, est l`exception plutôt que la règle. La clé ici est que nos modèles, nos modèles finaux qui sont, sont tous assez étroitement liés. Les attributs de contenu ne diffèrent pas tant que ça.

Si vos modèles diffèrent grandement et que vous n`avez pas besoin d`agrégation simple, ignorez les modèles de proxy. Résultats du modèle utilisant les données de comptage de lignes accessibles au public et les montants de support (2000): par leur nature même, les techniques d`ajustement des modèles de procuration produiront certaines différences entre le comportement du modèle de trésorerie sous-jacent et le modèle de procuration. Nous croyons que les assureurs qui utilisent la LSMC ont la possibilité de mieux comprendre les sources de ces erreurs et comment les gérer, ce qui conduit à une meilleure adaptation et à une modélisation plus précise du bilan. Une alternative consiste à créer un champ-une colonne, si vous le souhaitez-pour le suivi du type d`histoire, puis la création de modèles proxy pour chaque type d`histoire en fonction de cette valeur. Quelle est la différence entre un proxy général et un proxy limité? Dans la programmation informatique, le modèle de proxy est un modèle de conception logicielle. Un proxy, dans sa forme la plus générale, est une classe fonctionnant comme une interface à quelque chose d`autre. Le proxy peut s`interfacer à n`importe quoi: une connexion réseau, un grand objet en mémoire, un fichier ou une autre ressource coûteuse ou impossible à dupliquer. En bref, un proxy est un wrapper ou un objet d`agent qui est appelé par le client pour accéder à l`objet de service réel dans les coulisses. L`utilisation du proxy peut simplement être le transfert à l`objet réel, ou peut fournir une logique supplémentaire. Dans le proxy, des fonctionnalités supplémentaires peuvent être fournies, par exemple la mise en cache lorsque les opérations sur l`objet réel sont gourmandes en ressources, ou la vérification des conditions préalables avant que les opérations sur l`objet réel ne soient appelées. Pour le client, l`utilisation d`un objet proxy est similaire à l`utilisation de l`objet réel, car les deux implémentent la même interface. D`autres extrants et métriques peuvent être utilisés pour évaluer l`ajustement et la robustesse du processus de régression.

La métrique R-squared donne un aperçu de l`ajustement relatif des différentes fonctions de proxy pour les mêmes données. Pour le LSMC, il peut être utile d`analyser les résidus associés aux points de raccord. L`analyse de la distribution des résidus peut mettre en évidence s`il peut y avoir des problèmes tels que le biais ou l`hétérocedasticité. Les modèles de proxy sont déclarés comme des modèles normaux. Vous dites à Django qu`il s`agit d`un modèle proxy en définissant l`attribut proxy de la classe Meta sur true.

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